MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389949957 · doi:10.1002/nag.3669

On the friction dependency of the stress Lode angle

2023· article· en· W4389949957 sur OpenAlexaff
Gertraud Medicus, Mehdi Pouragha, Alexander Ostermann, Wolfgang Fellin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAustrian Science Fund
Mots-clésStress pathLodeConstitutive equationMaterials scienceStress (linguistics)MechanicsStress spaceDependency (UML)Geotechnical engineeringFinite element methodStructural engineeringComposite materialPlasticityGeologyEngineeringPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The shape of the failure locus of a material is significant for its strength predictions. Even when constitutive models include the same critical stress surface, different critical stress ratios can be predicted for an identical applied isochoric strain path. In this article, we investigate critical stress predictions of different constitutive models, which include the surface according to Matsuoka–Nakai (MN). We perform analytical investigations, true triaxial test simulations with hypoplasticity and barodesy, and discrete element modelling (DEM) simulations to investigate the friction dependency of the stress Lode angle. Our results demonstrate that in hypoplasticity, the direction of the deviatoric stress state at critical state depends solely on the direction of the applied deviatoric strain path. In contrast, in barodesy, the predictions are also dependent on the friction angle of the material. In addition, we compare these results with those obtained with a standard elastoplastic MN model. To validate this friction dependency on the stress Lode angle, we conduct DEM simulations. The DEM results qualitatively support the predictions of barodesy and suggest that a higher friction results in a higher Lode angle at critical stress state.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Numerical and Analytical Methods in GeomechanicsMême sujetGranular flow and fluidized bedsTravaux en français237 207